学习笔记1.namenode的存储机制2.datanode的存储机制3.修改namenode,datanode的存放位置(1)根据官网获得配置代码(2)nodepad++中找到自己路径下的hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml(3)core-site.xml和hdfs-site.xml配置代码(3)关闭namenode和datanode(4)删除原来格式化文件(5)重新格式化namenode(6)重新启动namenode和datanode(7)网页中namenode的存储地址已经修改4.Notepad++连接配置(1)NppFTP插件安装(2)nodepad++与虚拟机
如果还没有配置好Hadoop的可以点击链接查看如何配置各大技术基础教学、实战开发教学（正在持续更新中······） Gitee仓库Hadoop项目下载地址Gitee仓库地址：Hadoop实战项目源码集合:https://blog.csdn.net/weixin_47971206首先，启动Hadoop集群服务然后在浏览器访问Hadoop，点击Browsethefilesystem查看HDFS文件系统的目录 可以看到目前HDFS文件系统的目录是空的，没有任何的文件和文件夹，下面开始今天的API操作 一、创建Maven项目首先，打开IDEA，点击新建项目，在左侧中选择Maven，然后直接点击next
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
目录1，Hadoop简介2，分布式文件系统HDFS1.HDFS简介2.HDFS体系结构3，Hadoop的安装1.使用WEB管理页面操作HDFS2.使用命令操作HDFS 4，HDFS的基本使用方法1）启动hadoop,为当前登录的Windows用户在HDFS中创建用户目录2）在用户名user/zhangna下创建test目录3）将windows操作系统本地的一个文件上传到hdfs的test目录中4）把test目录复制到windows本地文件系统某个目录下5）我把hadoop使用命令停了1，Hadoop简介Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方
一，HDFS超级用户启动namenode的用户就是HDFS中的超级用户如图所示HDFS中，也是有权限控制的，其控制逻辑和Linux文件系统的完全一致但是不同的是，两个系统的Supergroup不同(超级用户不同)Linux的操作用户是rootHDFS文件系统的超级用户：是启动namenode的用户(也就是课程的hadoop用户)二，修改权限在HDFS中，可以使用和Linux一样的授权语句，即：chown和chmod （-R可以修改整个文件夹子目录文件权限）修改所属用户和组：hadoopfs-chown[-R]root:root/xxx.txthdfsdfs-chown[-R]root:root
3.5HDFS的API操作Hadoop提供了多种HDFS的访问接口，包括CAPI、HTTPAPI、RESTAPI以及JavaAPI。这里主要介绍HDFSJavaAPI，API位于"org.apache.hadoop.fs"包中，这些API能够支持的操作包含打开文件、读写文件、删除文件等。3.5.1客户端环境准备下载Windows依赖文件：hadoop-3.1.0到指定路径。配置HADOOP_HOME环境变量配置Path环境变量验证Hadoop环境变量是否正常。双击winutils.exe，如果报错误。说明缺少微软运行库，安装微软运行库即可。安装配置Maven，详情见安装Maven博客。Mave
目录温习GitOps极狐GitLabKubernetesAgent极狐GitLabGitOpsworkflow极狐GitLabKAS的配置创建极狐GitLab agent创建agenttokenKubernetes上安装agent（agentk）极狐GitLabGitOpsworkflow实践写在最后温习GitOpsGitOps的核心不是Git，而是以声明式系统为基座，以Git为单一可信源，通过将应用程序和基础设施代码化（一切皆代码），进行云原生应用程序和基础设施部署管理。更多关于GitOps的内容，可以查看公众号文章GitOps系列｜云原生时代，你还不懂GitOps？极狐GitLabKube
一、NLP简介自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一个位于计算机科学与人工智能交叉领域的关键研究方向。它结合了语言学、计算机科学和数学等多个学科的理论与方法，旨在实现人与计算机之间的自然语言交流。自然语言处理还包括了很多具体应用，例如：信息检索、信息抽取、文本分类与聚类、机器翻译、摘要生成、聊天机器人等等。自20世纪50年代图灵测试提出后，机器语言处理能力的探索一直在进行。语言的复杂性和严格的语法规则使得开发精确理解和使用语言的AI算法成为一大挑战。过去二十年里，语言建模，特别是统计和神经网络模型，在这一领域取得了重要进展。二，Functionca
目录一、环境准备1.在windows上安装hadoop2.配置HADOOP_HOME环境变量3.配置Path变量 4.创建一个maven工程 HdfsClient 5.导入相应的依赖坐标1.点击pom.xml,在里面添加相应的依赖... 2.需要在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入编辑6.创建包名：com.hadoop.hdfs 7.创建HdfsClient类 在com.hadoop.hdfs包下，创建HdfsClient类，代码如下：8．执行程序二.HDFS的API操作1.文件上传2.文件下载 3.文件
近年来，许多研究通过训练服从自然语言指令的智能体，让智能体具有了解决各种开放式任务的能力。例如，SayCan[1]利用语言模型实现了根据语言描述解决各种室内机器人任务的智能体，Steve-1[2]训练端到端的策略实现了能够在《我的世界》（Minecraft）中做出各种行为的智能体。然而，在这些研究中提供给智能体的语言指令往往清晰明确地描述了任务，没有考虑让智能体发挥创造性、解决高自由度的任务。例如，在Minecraft中，一些现有的智能体能够做「造钻石镐」、「用2个雪块和1个南瓜堆雪人」等流程明确的任务；但如果要求智能体「用沙子造一座城堡」，目前基于自然语言指令的智能体难以将这句话转化成一系列
